2-Publications IGN 2022
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Titre : Deep learning for anchor detection in multi-scale maps Type de document : Article/Communication Auteurs : Quentin Potié , Auteur ; Guillaume Touya , Auteur ; Chaimaa Beladraoui, Auteur ; Amina El-Moutaouakkil, Auteur ; William A Mackaness, Auteur Editeur : International Cartographic Association ICA - Association cartographique internationale ACI Année de publication : 2022 Collection : Abstracts of the ICA num. 5 Projets : LostInZoom / Touya, Guillaume Conférence : EuroCarto 2022, European Cartographic Conference 19/09/2022 21/09/2022 Vienne Autriche OA Proceedings Note générale : bibliographie
This project has received funding from the European Research Council (ERC) under the European Union‟s Horizon 2020 research and innovation programme (grant agreement No. 101003012)Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] ancre
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] point de repère
[Termes IGN] reconnaissance de formes
[Termes IGN] visualisation multiéchelle
[Vedettes matières IGN] GénéralisationNuméro de notice : C2022-037 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.5194/ica-abs-5-82-2022 Date de publication en ligne : 14/09/2022 En ligne : http://dx.doi.org/10.5194/ica-abs-5-82-2022 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101622
Titre : When is a ring road a ’ring road’? A brief perceptual study Type de document : Article/Communication Auteurs : Quentin Potié , Auteur ; William A Mackaness, Auteur ; Guillaume Touya , Auteur Editeur : Göttingen : Copernicus publications Année de publication : 2022 Projets : LostInZoom / Touya, Guillaume Conférence : AGILE 2022, 25th international AGILE Conference on Geographic Information Science, Artificial intelligence in the service of geospatial technologies 14/06/2022 17/06/2022 Vilnius Lithuanie OA Proceedings Importance : 7 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] amer visuel
[Termes IGN] caractérisation
[Termes IGN] cognition
[Termes IGN] étude préliminaire
[Termes IGN] route
[Termes IGN] ville
[Termes IGN] vision
[Vedettes matières IGN] CartologieRésumé : (auteur) The shapes and patterns of the road network of a topographic map provide important visual cues when interpreting the map and moving between scales in interactive environments. The ’city ring road’ is an example of a road structure we might use in the recognition and characterisation of a city. Our goal is the automatic identification (and preservation) of such structures through changing scales. In this preliminary study, we conducted an online survey and face to face interviews in order to obtain and prioritise the structural, topological and semantic properties that define ’ring road-ness’. We then created a practical ontology of ring roads, with a view to algorithm implementation that mirrors the human perception of ring roads. Numéro de notice : C2022-026 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.5194/agile-giss-3-54-2022 Date de publication en ligne : 11/06/2022 En ligne : https://doi.org/10.5194/agile-giss-3-54-2022 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100929 Learning multi-view aggregation in the wild for large-scale 3D semantic segmentation / Damien Robert (2022)
Titre : Learning multi-view aggregation in the wild for large-scale 3D semantic segmentation Type de document : Article/Communication Auteurs : Damien Robert , Auteur ; Bruno Vallet , Auteur ; Loïc Landrieu , Auteur Editeur : Ithaca [New York - Etats-Unis] : ArXiv - Université Cornell Année de publication : 2022 Projets : 3-projet - voir note / Touya, Guillaume Conférence : CVPR 2022, IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 19/06/2022 24/06/2022 New Orleans Louisiane - Etats-Unis OA Proceedings Importance : pp 5575 - 5584 Note générale : bibliographie
This work was funded by ENGIE Lab CRIGEN and carried on in the LASTIG research unit of Universite Paris-Est. The authors wish to thank AI4GEO for sharing their computing resources.Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] chaîne de traitement
[Termes IGN] données localisées 2D
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] données massives
[Termes IGN] pixel
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (auteur) Recent works on 3D semantic segmentation propose to exploit the synergy between images and point clouds by processing each modality with a dedicated network and projecting learned 2D features onto 3D points. Merging large-scale point clouds and images raises several challenges, such as constructing a mapping between points and pixels, and aggregating features between multiple views. Current methods require mesh reconstruction or specialized sensors to recover occlusions, and use heuristics to select and aggregate available images. In contrast, we propose an end-to-end trainable multi-view aggregation model leveraging the viewing conditions of 3D points to merge features from images taken at arbitrary positions. Our method can combine standard 2D and 3D networks and outperforms both 3D models operating on colorized point clouds and hybrid 2D/3D networks without requiring colorization, meshing, or true depth maps. We set a new state-of-the-art for large-scale indoor/ outdoor semantic segmentation on S3DIS (74.7 mIoU 6-Fold) and on KITTI360 (58.3 mIoU). Our full pipeline is accessible at https: //github.com/drprojects/DeepViewAgg, and only requires raw 3D scans and a set of images and poses. Numéro de notice : C2022-006 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG (2020- ) Autre URL associée : vers CVF/vers ArXiv Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.48550/arXiv.2204.07548 Date de publication en ligne : 15/04/2022 En ligne : https://doi.org/10.1109/CVPR52688.2022.00549 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100490 Landslide evolution pattern revealed by multi-temporal DSMs obtained from historical aerial images / Michele Santangelo (2022)
Titre : Landslide evolution pattern revealed by multi-temporal DSMs obtained from historical aerial images Type de document : Article/Communication Auteurs : Michele Santangelo, Auteur ; Lulin Zhang , Auteur ; Ewelina Rupnik , Auteur ; Marc Pierrot-Deseilligny , Auteur ; Mauro Cardinali, Auteur Editeur : International Society for Photogrammetry and Remote Sensing ISPRS Année de publication : 2022 Collection : International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, ISSN 1682-1750 num. 43-B2 Projets : 3-projet - voir note / Touya, Guillaume Conférence : ISPRS 2022, Commission 2, 24th ISPRS international congress, Imaging today, foreseeing tomorrow 06/06/2022 11/06/2022 Nice France OA ISPRS Archives Importance : pp 1085 - 1092 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
The research is supported by the Civil Protection of the Apulia region, in the framework of the project ‘Integrated assessment of geo-hydrological instability phenomena in the Apulia region, interpretative models and definition of rainfall thresholds for landslide triggering’ funded by the P.O.R. Puglia 2014-2020, Asse V - Azione 5.1. [Project identification number: B82F16003840006]Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] chaîne de traitement
[Termes IGN] effondrement de terrain
[Termes IGN] image ancienne
[Termes IGN] MicMac
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] photographie aérienne à axe vertical
[Termes IGN] Pouilles (Italie)Résumé : (auteur) Numéro de notice : C2022-017 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.5194/isprs-archives-XLIII-B2-2022-1085-2022 Date de publication en ligne : 30/05/2022 En ligne : https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLIII-B2-2022-1085-2022 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100843
Titre : Deep surface reconstruction from point clouds with visibility information Type de document : Article/Communication Auteurs : Raphaël Sulzer , Auteur ; Loïc Landrieu , Auteur ; Alexandre Boulch, Auteur ; Renaud Marlet, Auteur ; Bruno Vallet , Auteur Editeur : Ithaca [New York - Etats-Unis] : ArXiv - Université Cornell Année de publication : 2022 Projets : BIOM / Vallet, Bruno Conférence : ICPR 2022, 26th International Conference on Pattern Recognition 21/08/2022 25/08/2022 Montréal Québec - Canada Proceedings IEEE Importance : 13 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
https://doi.org/10.48550/arXiv.2202.01810 sur ArXivLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] reconstruction d'objet
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] visibilitéRésumé : (auteur) Most current neural networks for reconstructing surfaces from point clouds ignore sensor poses and only operate on raw point locations. Sensor visibility, however, holds meaningful information regarding space occupancy and surface orientation. In this paper, we present two simple ways to augment raw point clouds with visibility information, so it can directly be leveraged by surface reconstruction networks with minimal adaptation. Our proposed modifications consistently improve the accuracy of generated surfaces as well as the generalization ability of the networks to unseen shape domains. Numéro de notice : C2022-048 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Autre URL associée : vers HAL Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.48550/arXiv.2202.01810 Date de publication en ligne : 03/02/2022 En ligne : https://doi.org/10.1109/ICPR56361.2022.9956560 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99811 PermalinkPermalinkA method to produce metadata describing and assessing the quality of spatial landmark datasets in mountain area / Marie-Dominique Van Damme (2022)PermalinkPredicting AIS reception using tropospheric propagation forecast and machine learning / Zackary Vanche (2022)PermalinkAutomatic structuring of photographic collections for spatio-temporal monitoring of restoration sites: problem statement and challenges / Laura Willot (2022)PermalinkSpécification et qualité du réseau cyclable, application à la recherche d’itinéraires / Raphaël Bres (2022)PermalinkPermalinkPermalinkITRF2020 and the ILRS contribution / Zuheir Altamimi (2022)PermalinkPermalink